• 토지주택연구
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• 제12권2호
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• pp.33-45
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• 2021

최근 정부 정책의 변화와 맞물려 오피스텔은 수도권을 중심으로 사무실과 아파트 가격이 급등하면서 새로운 대체 투자 대안이 되고 있다. 그러나 오피스텔의 선행연구 부재와 더불어 지표를 공표하는 민관기관 역시 표본샘플 부족으로 정확도 저하의 한계를 지녔다. 이들은 공통적으로 시세에 기반한 가격지수를 활용하는데, 시장보다 후행하고 변동성이 적어 평활화 문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 따라서 본 연구의 목적은 국토교통부가 최초 공개한 시점부터 지난해까지 실거래가 이루어진 매매(2006~2020), 전·월세(2011~2020) 데이터 자료를 이용하여 서울시 오피스텔 가격지수를 산출하는 것이다. 이를 규명하기 위한 실증방법론으로 반복매매모형을 채택하여 주요 지표인 매매, 전세, 월세지수를 각각 산정하고, 그 외에 보조지표에 해당하는 전월세전환율도 개선된 형태로 함께 개발하였다. 수집된 자료결과 및 통계해석의 정확성을 기하기 위한 지원도구는 SAS 9.4로 일괄 처리하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 간단히 요약하면, 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2020년말 서울시 오피스텔 매매지수는 132.5P, 전세지수는 163.9P(2011.1Q=100.0P)이며, 월세는 원점인 100.0P선에서 밑돌았다. 오피스텔의 지수 유형별 월세가 공실 위험으로 비교적 보합세를 유지한 가운데, 수요가 풍부한 매매가와 전세금 상승세가 지속되는 차이를 보인 것으로 해석된다. 둘째, 주택유형별 매매가 증가폭은 오피스텔이 아파트, 연립다세대 등 다른 주택유형보다 낮은 자산으로 드러났다. 모형의 설명력은 표준오차 평균이 0.02 이하로 적합도가 뛰어난 것으로 판명되었다. 셋째, 본 연구가 추정한 가격지수를 한국부동산원, KB국민은행 등 유사 발표기관의 지표와 상호 비교하면, 변이가 크게 나타나 고질적인 평활화 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 코로나 19와 같이 경기 불확실성이 큰 상황 하에서, 서울시 오피스텔 실거래가 지수 산정 제시와 시험 모의적용을 새롭게 시도함으로써 향후 시장참가자들이 가격동향 및 변화를 예측하는데 유의미한 의의를 둘 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.317-322
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• 2022

정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.172-189
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• 2023

본 연구는 공공디자인 정책 결정에 있어 거대 언어 및 정보 모델인 ChatGPT가 기여할 가능성이 있는지에 대해 공공디자인 가진 특징을 중심으로 연구했다. 공공디자인은 디자인의 원리와 접근법을 사용하여 사회문제를 해결하고, 공공서비스 개선을 목표로 한다. 공공디자인 정책과 계획을 수립하기 위해서는 지역의 일반 현황, 인구 현황, 인프라 현황, 자원 현황, 안전 현황, 정책 현황, 법규 현황, 경관 현황, 공간 현황, 공공디자인 현황, 지역 이슈 등 방대한 자료를 기반으로 한다. 따라서 공공디자인은 방대한 자료와 더불어 방대한 언어를 수록하는 디자인 연구 분야다. 인공지능 기술의 급속한 발전과 공공디자인의 중요성을 고려해 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델이 공공디자인 정책에 어떻게 기여할 수 있는지 알아보고자 한다. 이와 함께, 공공디자인의 개념 및 원칙, 그리고 정책 개발과 실행에 대한 역할을 검토하고, ChatGPT의 개요 및 특징, 적용 사례나 ChatGPT의 선행 연구를 살펴 공공디자인 정책 결정에 활용할 수 있는지 연구했다. 연구 결과, ChatGPT는 공공디자인 정책 수립과정에서 방대한 언어 정보를 제공하고, 의사결정의 지원 역할이 가능하다는 사실을 밝혔다. 특히, ChatGPT는 정책 수립과정에서 다양한 관점을 제공하고, 정책 결정에 필요한 정보를 신속하게 제공하는 데 유용함이 있었다. 이와 함께 정부 정책 개발에 인공지능을 활용하는 추세라는 것이 여러 논문을 통해 확인되었다. 하지만, ChatGPT의 활용에는 윤리적, 법적, 개인 프라이버시 등의 문제 또한 발견되었다. 무엇보다 윤리적인 문제가 제기되었으며, 편향성과 공정성 관련 문제 또한 나타났다. ChatGPT를 공공디자인의 정책 결정에 실질적으로 활용하려면, 첫째, 정책 개발자와 공공디자인 전문가의 역량을 일정부분 키워 활용해야 한다. 둘째, 가칭 '인공지능 정책 활용에 관한 조례'라는 법령(法令)을 마련해 법률(法律)적 정비가 이뤄지기 전까지 지속해서 보완해가면서 활용하는 것이다. 현재로서는 이 두 가지 방안을 적용해 활용하는 것이 필요하다. 따라서 공공디자인 정책 결정에 있어 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델의 활용은 방대한 언어를 수록하는 디자인 분야에서는 활용할 가치가 충분하다는 것이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제22권4호
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• pp.523-541
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• 2016

아동과 피고인의 진술 모두는 아동이 연루된 범죄 사건의 법적 판결에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구는 성인의 실수를 목격한 아동의 진실된 보고가 철회되는 데 영향을 미치는 심리적 요인들을 살펴보고자 하였다. 특히 아동의 연령과 양육자의 정서적 지지가 아동의 진술 철회를 예측하는지 살펴보고자 하였다. 만 5-8세 아동들은 실험자와 인형 놀이를 하는 동안 실험자가 인형을 망가뜨리는 것을 목격하고 이 사실을 비밀로 해 달라는 실험자의 요청을 받았다. 이후 아동은 그 사건에 대한 진실 보고를 유도하는 1차 기억 면담을 받았다. 처치 조건에 따라 아동의 진실된 보고에 대해 주양육자(어머니)가 지지적 혹은 비지지적으로 피드백을 제공한 후 아동은 2차 기억 면담을 받았다. 본 연구는 아동의 진실된 보고의 철회 여부를 살펴보았고 아동의 자발적 보고의 특성, 즉 솔직함의 정도를 살펴보았다. 연구 결과 이전 진술을 철회하는 정도에 있어서는 연령차가 나타나지 않았으나 나이 든 아동들(만 7-8세)이 상대적으로 어린 아동들(만 5-6세)보다 2차 면담에서 이전 보고에 대한 철회를 유지하려는 경향이 더 강했다. 또한 진실된 보고에 대해 지지적으로 반응해 준 어머니의 아동이 2차 면담에서 더 솔직한 반응을 보였으며 비지지적으로 반응한 어머니의 아동은 상대적으로 더 낮은 솔직함을 보였다. 본 연구의 결과는 아동이 경험한 부정적 사건에 대한 자발적 회상 보고 시, 양육자의 지지와 같은 영향이 진실을 밝히는 과정에 어떤 역할을 하는 가에 대한 이해를 돕고 법률적 맥락에서 아동 진술의 신뢰성에 대한 현실적인 함의를 제공해 준다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.12-23
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• 2023

국제개발 사업은 공여국의 해외원조를 통해서 수원국의 지속가능한 개발을 돕는 것을 목표로 한다. 그러나 프로젝트 이후의 지속가능성을 유지하기 위해서는 초기단계에서부터 양 국가가 협상하면서 나아가야 함에도 불구하고 명확한 가이드라인이나 기준이 세워지지 않았다. 또한 상대적으로 선진국인 공여국에서 수원국의 상황을 이해하면서 프로젝트를 진행해야함에도 불구하고, 공여국 중심의 프로젝트를 진행하다보니 지속가능성의 가치를 중시하지 못한 경우가 많다. 이에 본 연구는 이론고찰을 통해 지속가능성을 위협하는 경제적, 사회적, 환경적 리스크를 추출하고, 해당 기준들을 기반으로 협상 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크를 검증하기 위해 실질적으로 선진공여국(호주, 미국, 일본)과 대한민국이 진행한 국제개발 사례들을 분석하였으며, 각 국가의 강조하는 관점을 본 프레임워크를 기준으로 경제, 사회, 환경적 관점에서 분석하였다. 각 국가에서 공유한 계획단계부터 운영단계까지 전체적인 내용을 다룬 보고서를 내용분석한 결과, 선진 공여국이 지속가능성을 유지하기 위해서는 공통적으로 (1) 사전조사의 중요성이 강조되어야 하며 (2) 공여국만의 중점적 가치가 존재함에도 수원국의 국민 및 해당 커뮤니티와의 조율이 필수적이며 (3) 선진국의 보완해야할 가치로는, 경제적으로는 사전 운영 및 유지비용의 고려, 사회적으로는 수원국민들과의 소통, 그리고 환경적으로는 시공 초기 단계에서부터 고려되어야하는 오염물질의 처리가 중요함을 파악하였다. 이와 관련지어 대한민국은 지역 주민들과의 협의도 중시하여 사회적 통합을 이뤄야하며, 현지관리자의 배치를 통한 바른 협상을 통해 지속가능성을 향상시켜야 할 것이다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 양 국가와 현지인들과의 의사소통을 향상시키는 도구로 활용될 것이며 이를 통해 프로젝트 만족도와 지속가능성을 높일 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1173-1183
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• 2023

한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제50권
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• pp.155-162
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• 2023

무(Raphanus sativus L.)는 전세계적으로 재배되고 있는 뿌리 채소 중 하나로, 다양한 방법으로 소비되고 있다. 무의 F1종자 생산을 위한 원종 계통의 교배 과정에서는 화분 혼입으로 인해 순도가 떨어지는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 무의 기내 대량증식을 위해 캘러스 재분화를 통한 대량증식 조건을 확립함으로써 기내배양 식물체를 증식시키고 원종 증식에 이용될 수 있도록 하는 것을 목표로 하였다. 무의 하배축을 이용한 캘러스 유기에서 다양한 농도의 2,4-D와 TDZ, kinetin 조합 중 가장 효과적인 조합을 선정하고, 유기된 캘러스를 두 종류의 배지(5H+1B, 1 mg/L NAA + 0.1 mg/L 2,4-D + 1 mg/L IPA + 0.02 mg/L GA3 + 2 mg/L zeatin + 1 mg/L BA; 5H+0.1T, 1 mg/L NAA + 0.1 mg/L 2,4-D + 1 mg/L IPA + 0.02 mg/L GA3 + 2 mg/L zeatin + 0.1 mg/L TDZ)에 치상함으로써shoot 재분화에 적합한 호르몬 조건을 탐색하였다. 무의 캘러스 배양 결과, RA2 계통과 RA10 계통은 1 mg/L 2,4-D + 0.05 mg/L kin 조합에서, RA4 계통은 1 mg/L 2,4-D + 0.1 mg/L kin + 0.025 mg/L TDZ 조합에서, RA30 계통은 1 mg/L 2,4-D + 0.2 mg/L kin 조합에서 캘러스의 형성이 효과적이었다. RA4 계통에서 유기된 캘러스의 shoot 재분화는 두 종류의 shoot 재분화 배지에서 모두 일어났지만, 그 빈도는 5H+1B 배지에서 훨씬 더 높았으며 재분화된 shoot를 발근배지에 계대배양하여 뿌리를 유도하고 기내 순화 과정을 거쳐 재분화된 소식물체를 얻을 수 있었다. 이 연구에서 확립한 조건들을 무의 기내 대량번식에 활용한다면, F1 종자 생산을 위한 원종 증식에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제15권2호
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• pp.3-12
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• 2011

본 연구는 방사성동위원소의 의학적 이용도가 증가함에 따라 의료기관 핵의학과 방사선관계종사자의 직무별 방사선 이용에 대한 개인 방사선피폭선량의 실태를 파악하여, 방사선 위험에 대해 경각심을 고취시키고, 방사선 관계종사자들에게 안전관리와 합리적인 피폭선량 관리에 도움을 주고자 분석하였다. 2010년 1월 1일부터 2010년 12월 31일까지 의료기관에서 근무하는 방사선종사자로 분류되어 개인 방사선피폭선량 측정을 정기적, 연속적으로 1년간 조사 관리된 540명의 종사자를 대상으로 부서별, 선량영역구간별, 근무기간별, 직무별 관련업무를 파악하여 심부선량에 대하여 연간평균피폭선량을 각각 분석하였다. 분석법으로는 빈도분석과 ANOVA를 시행하였다. 의료기관 방사선종사자의 부서별 연간피폭선량은 핵의학과 4.57 mSv로 가장 높았으며, 심장혈관중재술실 2.09 mSv, 마취통증의학과 1.42 mSv, 영상의학과 1.10 mSv, 구강악안면 방사선과 0.59 mSv, 방사선종양학과 0.50 mSv 순으로 높게 나타났다. 선량영역별 분포는 핵의학과, 심장혈관중재술실에서 5.01~19.05 mSv의 높은 선량영역분포를 보였으며, 부서별 방사선사의 연간피폭선량은 핵의학과 7.14 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보이고 있으며, 심장혈관중재술실 1.46 mSv로 높았고, 영상의학과 0.97 mSv, 구강악안면방사선과 0.66 mSv, 방사선종양학과 0.54 mSv 순으로 나타났다. 세부업무에 따른 직무별 연간평균피폭선량은 싸이크로트론 관련 합성 업무 17.47 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보였으며, Gamma camera 영상실 7.24 mSv, PET/CT 영상실 업무가 7.60 mSv로 높게 나타났고, 인터벤션 2.04 mSv, 심혈관중재술실 1.46 mSv, 일반촬영 1.21 mSv, Primart 치료실 0.90 mSv, 구강악안면방사선과 일반촬영 0.66 mSv 순으로 나타났다. 근무기간별, 선량영역별에 따른 연간평균피폭선량은 구강악안면방사선과에서는 10~14년 종사자가 1.01~3.00 mSv로 높은 평균선량을 보였고, 방사선종양학과는 모든 근무기간에 따라 0.00~1.00 mSv 의 낮은 선량영역구간에서 분포를 보였으며, 심혈관중재술실은 10~14년, 15~19년 근무에 따라 각각 1.01~3.00 mSv 선량영역구간에서 분포하였으며, 영상의학과에서는 1~4년, 5~9년 종사자가 각각 1.01~8.00 mSv의 가장 높은 선량영역구간에서 분포를 보였고, 핵의학과에서는 1~4년, 5~9년 종사자가 각각 3.01~19.05 mSv 의 가장 높은 선량영역구간에서 분포를 보였으며, 10~14년, 15~19년 종사자에서도 각각 3.01~15.00 mSv의 높은 선량영역구간에서 분포를 보였다. 이와 같은 결과로 볼 때 의료기관에서 근무하는 방사선관계종사자의 대부분이 현재의 방사선 안전관리가 실효성 있게 이루어지고 있었으며, 직무특성에 따라 많은 차이가 있는 것을 알게 되었다. 그러나 방사선 피폭을 최소화시키는 노력이 필요하며, 이를 위해서 체계적 교육과 합리적인 피폭량 관리를 위한 체계가 필요하다고 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.9-16
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• 2010

본 연구는 방사성동위원소의 의학적 이용도가 증가함에 따라 의료기관 핵의학과 방사선 관계종사자의 직무 별 방사선 이용에 대한 개인 방사선 피폭선량의 실태를 파악하여, 방사선 위험에 대해 경각심을 고취시키고, 방사선 관계종사자들에게 안전관리와 합리적인 피폭선량 관리에 도움을 주고자 분석하였다. 2007년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 의료기관에서 근무하는 핵의학 방사선 관계종사자로 분류되어 개인 방사선피폭선량 측정을 정기적, 연속적으로 3년 간 조사 관리된 40명의 종사자를 대상으로 직종 별, 영상실 별, 연령 별, 선량구간 별, 직무 별 관련업무를 파악하여 심부선량에 대하여 연간평균피폭선량을 각각 분석하였다. 분석법으로는 빈도분석과 ANOVA를 시행하였다. 3년 간 영상실 별 연간피폭선량은 PET 및 PET/CT 영상실이 11.06~12.62 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보였고, 감마카메라 주사실이 11.72 mSv로 높았으며, 직종 별 연간평균피폭선량은 임상병리사가 8.92 mSv로 가장 높았고, 방사선사 7.50 mSv, 간호사 2.61 mSv, 연구원 0.69 mSv, 접수 0.48 mSv, 의사 0.35 mSv 순으로 나타났으며, 세부업무에 따른 직무별 연간평균피폭선량은 PET 및 PET/CT 업무가 12.09 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보였으며, 감마카메라 주사실이 11.72 mSv, 싸이크로트론 관련 합성 업무 8.92 mSv, 감마카메라 영상업무 4.92 mSv, 치료 및 안전관리 2.98 mSv, 간호사 업무 2.96 mSv, 관리 업무 1.72 mSv, 영상분석 업무 0.92 mSv, 판독업무 0.54 mSv, 접수업무 0.51 mSv, 연구업무 0.29 mSv 순으로 나타났다. 선량구간 별 연간평균피폭선량은 연구대상자의 15명(37.5%)이 1 mSv이하의 선량분포와 5명(12.5%)이 1.01~5.0 mSv이하의 선량분포를 가지고 있었고, 5.01~10.0mSv에서 14명(35.0%), 10.01~20.0 mSv에서 6명(15.0%)의 분포로 분석되었다. 연령에 따른 연간평균피폭선량은 방사선사 직종에서는 25~34세 종사자가 8.69 mSv로 가장 높은 평균선량을 보였고, 근무기간에 따른 연간평균피폭선량은 방사선사 직종에서 5~9년 종사자가 9.5 mSv로 가장 높은 평균선량을 나타냈다. 고용형태에 따른 연간평균피폭선량은 정규직 임상병리사 8.92 mSv, 방사선사 7.82 mSv, 계약직 방사선사 7.55 mSv, 인턴직 방사선사 5.62 mSv, 계약직 간호사 2.61 mSv, 정규직 연구원 0.69 mSv, 접수 0.55 mSv, 의사 0.35mSv 순으로 피폭을 받는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과로 볼 때 의료기관에서 근무하는 핵의학 방사선 관계종사자의 대부분이 현재의 방사선 안전관리가 실효성 있게 이루어지고 있었으며, 직무특성에 따라 많은 차이가 있는 것을 알게 되었다. 그러나 방사선 피폭을 최소화시키는 노력이 필요하며, 이를 위해서 체계적 교육과 합리적 피폭량 관리를 위한 체계가 필요하다고 사료된다.